组合简介（组合数学入门）
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组合计数是在顺序不重要时选择项目的方式。我们从一个简单的格子行走示例出发建立直觉，介绍二项式记号，推导公式，解释递推关系 [math]C(n,m)=C(n-1,m-1)+C(n-1,m)[/math]，并把所有内容联系到帕斯卡三角。
格子行走示例 — 从左下到右上路径
想象你只能向右（R）或向上（U）移动。要从左下走到需要三次向右和两次向上的点，每一条最短路径都是由五步组成的序列，其中包含三个 R 和两个 U。
[caption id="attachment_70414" align="alignnone" width="512"]
走格子: 排列组合[/caption]
每条有效路径只是从五个位置中选择两个放 U（其余为 R）。所以这样的路径数就是“从 5 中选 2”，记作 [math]C(5,2)[/math]（等于 [math]C(5,3)[/math]）。
示例序列：
R R U R U U R R R U R U R R U R R R U U U U R R R
二项式系数（组合）表示法
从 [math]n[/math] 个项目中选出 [math]m[/math] 个（顺序不重要）的方式数记为
[math]C(n,m)[/math]
或
[math]\binom{n}{m}[/math]
两者都表示“从 n 中选 m”。
组合公式 — 基于阶乘的推导
先计算有序选择（排列）：从 n 个不同项目中取出长度为 [math]m[/math] 的有序列表的数量为
[math] n\times(n-1)\times\cdots\times(n-m+1)=\dfrac{n!}{(n-m)!} [/math]
每一个无序的 [math] m [/math] 项集合对应 [math] m! [/math] 个有序列表（即这 m 项的排列）。除以 [math] m! [/math] 得到组合数：
[math]C(n,m)=\dfrac{n!}{m!(n-m)!}.[/math]
把公式应用到格子示例
对于总步数 [math]n=5[/math] 和向上步数 [math]m=2[/math]：
[math]C(5,2)=\dfrac{5!}{2!,3!}=\dfrac{120}{2\times 6}=10 [/math]
因此共有 10 条不同的最短路径。
为什么这个公式直观上合理
- 视角一 — 选择位置：从 [math]n[/math] 个位置中选择放置 U 的 [math]m[/math] 个位置；这就是 [math]C(n,m)[/math]。
- 视角二 — 用排列除以顺序：先计算 n 步的所有排列，然后除去相同步序的重排（比如相同类型步的交换）。
帕斯卡三角与递推关系
把 [math]C(n,k)[/math] 写成行可以形成帕斯卡三角：
1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1
[caption id="attachment_70413" align="alignnone" width="847"]
Pascal/帕斯卡三角形[/caption]
这些项满足递推关系
[math] C(n,m)=C(n-1,m-1)+C(n-1,m) [/math]
然后，我们可以很容易的写出至顶向下的
动态规划算法实现（用@cache实现记忆化式的递归搜索）：
from functools import cache
@cache
def C(n, m):
if m == 0:
return 1 # C(n, 0) = 1
if m == n:
return 1 # C(n, n) = 1
return C(n-1, m-1) + C(n-1, m)
当然，也可以用自底向上的方式实现：
def C_bottom_up(n, m):
dp = [[0]*(m+1) for _ in range(n+1)]
for i in range(n+1):
dp[i][0] = 1 # C(i, 0) = 1
for j in range(1, min(i, m)+1):
if j == i:
dp[i][j] = 1 # C(i, i) = 1
else:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j]
return dp[n][m]
这个自底向上的实现直接从小问题累加到大问题，避免了递归开销，同时也很容易扩展到计算整个帕斯卡三角。
组合数的自底向上 DP 可以用 一维数组优化，利用 滚动数组 原理，因为每一行的计算只依赖上一行。重点是从 右往左更新，这样不会覆盖还没用到的数据。
下面是实现示例：
def C_one_dim(n, m):
dp = [0] * (m+1)
dp[0] = 1 # C(i, 0) = 1
for i in range(1, n+1):
# 从右往左更新，避免覆盖上一行数据
for j in range(min(i, m), 0, -1):
dp[j] = dp[j] + dp[j-1]
return dp[m]
示例：
print(C_one_dim(5, 2)) # 输出 10
✅ 优点：
- 空间复杂度 O(m)
- 时间复杂度 O(n*m)
- 可以方便扩展计算整行或整列组合数
组合证明 — 采苹果
想要从 [math]n[/math] 个苹果中选 [math]m[/math] 个。考虑最后一个苹果（编号为 n）：
如果你选了它，那就必须从前面的 [math]n-1[/math] 个中选剩下的 [math]m-1[/math] 个：有 [math]C(n-1,m-1)[/math] 种方法。
如果你不选它，那就必须从前面的 [math]n-1[/math] 个中选出全部 [math]m[/math] 个：有 [math]C(n-1,m) [/math] 种方法。
这两个互不相交的情况覆盖了所有可能，因此
[math] C(n,m)=C(n-1,m-1)+C(n-1,m) [/math]
（该恒等式正是构造帕斯卡三角的规则。）
递推关系的格子解释
在格子上，观察到达某点的任意路径的最后一步：要么是 R，要么是 U。以 R 结尾的路径来自某个前一点，以 U 结尾的路径来自另一个前一点。把这两组路径分别计数并相加就得到相同的加法规则。
常见的小值与说明
[math]C(n,0)=1[/math]（选择零个）。
[math]C(n,1)=n[/math]（选择一个）。
[math]C(n,n)=1[/math]（选择全部）。
当 [math]n=5[/math] 时的小表：
C(5,0)=1 C(5,1)=5 C(5,2)=10 C(5,3)=10 C(5,4)=5 C(5,5)=1
结语
组合出现在路径计数、二项式展开（系数）、概率与选择问题中。阶乘公式提供直接计算方法，而帕斯卡三角与递推关系则提供归纳直觉和高效构造数值的方式。格子行走示例是将“选择位置”等同于“选择步序”这一组合核心思想可视化的具体方法。
英文：
Teaching Kids Programming - Introduction to Combinatorial Mathematics 1
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